Se describe una metodología de identificación y localización de fallos en máquinas rotativas utilizando procesamiento digital de imágenes termográficas. El trabajo incluye un esquema de adquisición de las imágenes, de preprocesamiento para reducir el ruido de fondo y de segmentación de regiones de interés, utilizando transformada Watershed. Se extraen dos tipos de características; las primeras, de tipo estadístico, capturan información sobre intensidades de pixel; las segundas, de tipo direccional, capturan información sobre magnitudes y direcciones de propagación de calor en las regiones de interés. Se utilizan técnicas de aprendizaje supervisado y se hacen análisis de relevancia para seleccionar el conjunto de características más relevantes. Como resultado se obtienen subconjuntos de características que, extraídas de las regiones de interés, permiten tanto la identificación como la localización espacial de zonas donde se presentan los efectos térmicos debidos a los fallos / Abstract: This work describes a methodology for identifying and locating faults in rotating machines using digital image processing techniques. The work includes an outline of image acquisition, preprocessing to suppress background noise and segmentation of regions of interest using Watershed transform. Two types of features are extracted: the firsts, of statistical type, capture information about pixel intensities; the latter ones, of directional type, capture information about magnitudes and directions of propagation of heat in the regions of interest. Supervised learning techniques and relevance analysis are implemented, to select the most relevant feature set. As a result, subsets of extracted features from regions of interest, allow both the identification and the spatial location of areas where thermal effects are due to failures